天善学院 三个月教你从零入门人工智能 深度学习精华实践课程 实战项目视频教程附课件

冰点也疯狂

课程目录：

章节1： 什么是人工智能
  课时1：人工智能背景介绍
# R# Q/ k$ ?* [1 _4 k  课时2：前期环境准备

* S4 i- b# G- n& I7 P" R% Y章节2： 深度学习入门基础知识
  课时3：深度学习环境准备
* O7 G+ p( I) N; b  课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
  ~5 Y: o& o4 S$ r7 t  课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
  课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
+ v4 F+ T. _2 z2 `# S+ O2 o5 d; K  课时7：深度学习数学知识一览表
  课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型
( D9 U5 Y! O$ ?# A6 y) k1 R" y  课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1
  课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2

8 X: u0 r- Y% C  O章节3： 传统神经网络与参数理解
5 N! q) m) @  x3 v+ j  课时11：什么是多层感知机
5 e; [2 o& S1 |: U6 Z+ w" a  课时12：激活函数的原理、类别与实现1
. q/ H7 K9 m: o# U! k$ W* r  课时13：激活函数的原理、类别与实现2
" ^% K! o2 m/ F: X, C, b  课时14：损失函数的原理、类别与实现上
  课时15：损失函数的原理、类别与实现下
  课时16：梯度下降算法一
  课时17：梯度下降算法二
  课时18：学习率的设定
- g, n; H/ f- Z, x  课时19：正则化的方法（一）
8 i1 u! G; f! o) e' Z- s! ^  课时20：正则化的方法(二)
7 x8 a0 E+ I- S9 K& I7 b9 Q  课时21：实例：识别花的种类
  课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
5 T: J: y9 A3 t  s9 {  课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理

章节4： 前向传播与反向传播
% ^$ u4 a7 b8 ^7 x) n  课时24：前向传播的原理
5 G$ l; r$ Y1 t7 t+ c& N% M0 U  课时25：前向传播的代码实现
: G/ c/ ^6 n# u7 ]; m; S  课时26：反向传播的原理
  课时27：反向传播代码实现
  课时28：实例：自己手写一个完整的BP
5 S. Z  W, n# n2 f  课时29：作业：写一个Autoencoder
  课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder

章节5： 自编码Autocoder的原理及应用
1 i5 H0 H" N- ?) i- f6 L( f- J" d5 V  课时31：什么是Autoencoer
  课时32：Autoencoder的原理与实现
  课时33：Autoencoder与PCA的区别
  课时34：Autoencoder的变种（一）
4 x( X  F' A6 z6 t/ D* i0 e9 W  课时35：Autoencoder的变种（二）
  课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
  课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
$ B+ c& L! `/ r, S0 C' Y  课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维

章节6： 经典卷积神经网络及图像分类
  课时39：卷积神经网络的背景与原理
/ N0 {$ `# d. E9 [/ y  课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
  课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
  C# C; W, n/ w5 R2 @. [6 j. ^( [' Q" v  课时42：Le-Net5的网络结构与实现
' e. h: g2 I5 @. B) U1 G  课时43：Alexnet的网络结构和实现
  课时44：Vgg的网络结构及实现
3 K/ m3 j: c* {# Z5 A! g* {  课时45：GoogleNet的网络结构与实现
1 N: Y/ y8 B2 r% N, c5 v  课时46：Resnet的网络结构及实现
  课时47：实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类

% H+ Y# H" B& K$ w7 {* K+ r章节7： 目标检测算法的原理及应用
  课时48：目标检测算法的简介与种类
; d+ `, }9 G: f0 w+ Y( P6 v6 g7 k' g4 E  课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
  课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
  课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
' L: U. c# i) e5 E$ n6 t0 e8 h  课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
9 _2 f5 ~; x, n" D% d& {  课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
) G2 E  e5 o; u; ?& a* x  课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）

章节8： 迁移学习
2 l" p- h3 u2 r+ J$ p: Z  课时55：迁移学习简介
6 Y0 ?4 G0 c8 k$ W, Z' |  课时56：迁移学习的应用
  课时57：迁移学习的方法
7 O3 L  _8 Q  k5 C  课时58：迁移学习案例分享

章节9： 循环神经网络RNN
  课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解
( j' Y3 `( k2 _1 u; J5 {  课时60：循环神经网络RNN的代码实现
! ~7 i) \4 A4 W  课时61：实例：用RNN来做情感分析

章节10： 自然语言处理
# f( T, i+ v; Y8 Q4 s0 Y: \! @1 F  课时62：LSTM的简介与原理详解
# S) H, ~6 S3 s- t! {+ u! |  课时63：LSTM的代码实现
' ^) m4 `+ x& z. `+ U  课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人

& g7 k1 g# m4 e5 Y章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
  课时65：GAN的背景与应用
  课时66：GAN的数学推导及代码实现
  课时67：GAN的变种及应用
& Q  l) W6 ^2 s" g! n' c; G  课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子

章节12： 深度学习的高性能计算
) l- a& Z9 t" J- F+ e' [  课时69：单机单卡的实现过程
. U: [" t- y' ]! t/ m( f7 i  课时70：单机多卡的实现过程
8 a0 E. Y+ |( w' u; M' a! N  课时71：多机单卡的实现过程
  课时72：多机多卡的实现过程
  课时73：实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式训练框架的搭建

1 k8 p( u. s3 u6 M  h章节13： 实战项目演练
  课时74：用户分群与偏好预测经典案例
  课时75：自动创作古诗词
( M) L& ?) E2 _& Y0 K( D1 r  课时76：自动创造音乐

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

m9128213

很棒的教程～～